Agente IA Multipropósito personal

@Microlent

Hello, I am a skilled AI Developer with experience in building and deploying personalized AI agents. Your project description for developing an AI agent with persistent memory ("Kisuke") aligns perfectly with my expertise in AI development and infrastructure setup. I have a strong technical background to execute the architecture, memory, and integrations as per your defined protocols. Key Technical Requirements: - Local Architecture and Memory: I will deploy local models using Ollama on the NVIDIA RTX 5070 GPU, along with implementing a local vector database for a triptych memory structure. - Commercial and Logistics Automation: I will connect the agent to messaging channels, enable autonomous image and multimedia catalog sending, and integrate with shipping platforms for autonomous scheduling. - Mobile and Voice Connectivity: Creating a connector/API for mobile messaging and voice processing modules are well within my capabilities. - Multi-Agent Infrastructure: I can structure the system to host multiple independent agents with isolated memories on the same machine. I invite you to review my portfolio for similar successful projects. Let's discuss how I can bring your vision to life. Sincerely, Rajesh

@AITSoft

Hi, entiendo que necesitan construir Kisuke en local, usando Ollama con la GPU RTX 5070 y una base vectorial para separar memoria activa, histórica y de archivo. Mi enfoque sería preparar primero la infraestructura y el acceso privado a los datos, después conectar el catálogo, el envío de archivos y la agenda logística mediante API. Luego integraría el canal móvil con mensajes, notas de voz, STT y TTS, dejando permisos, identidades y memorias aisladas para futuros agentes. Trabajaría por los cuatro hitos, con pruebas claras al finalizar cada uno y documentación para mantener el sistema. La arquitectura de software quedará preparada para crecer sin mezclar datos entre agentes, mientras la automatización y la analítica permitirán revisar errores, uso y resultados. ¿Qué canal desean priorizar para la primera versión móvil: Telegram, WhatsApp o una aplicación web, y qué proveedor logístico debe integrarse? Puedo comenzar validando el Documento Maestro de Diseño, el entorno de la GPU y las plataformas que deben conectarse.

@Herculesz

Hi, This project demands precise deployment of local GPU-based LLMs with persistent vector memory and multi-agent orchestration, which I routinely handle in production AI systems. The main engineering risk lies in ensuring robust memory management and seamless integration of voice and messaging APIs within a single dedicated workstation. I typically design modular AI architectures that separate memory layers and agent identities to maintain data sovereignty and scalability. My experience building AI-driven marketing automation and live voice-interactive systems aligns well with your needs for autonomous catalog queries and voice-enabled mobile connectivity. I approach these systems by isolating ingestion, retrieval, and response layers, ensuring smooth multi-agent operation without data bleed. I would also validate voice module reliability with fallback and confidence mechanisms. Systems I build are production-ready and maintainable long-term, with clear documentation and testing. I can help outline the vector memory architecture and map the multi-agent flow to meet your design specs. Thanks, Hercules

@sufyanasmat38

As a seasoned professional with a deep understanding of AI, LLM, and software engineering, I have the comprehensive skill set necessary to execute the architecture, memory, and integrations that your project demands. In particular, my expertise with developing AI agents and implementing local vector databases make me ideally suited to handle your requirements for Ollama, ChromaDB, FAISS or Qdrant and VRAM utilization on the NVIDIA RTX 5070 GPU. Additionally, my strength in mobile connectivity and voice processing will enable me to create a reliable connector/API for your agent's mobile-to-local interactions. You can trust my technical proficiency to provide complete data sovereignty while ensuring seamless and autonomous operations across different platforms. Committed to delivering smooth functioning and high-quality outcomes, I propose a Milestone-Based payment structure which guarantees you efficiency and satisfaction. With each milestone successfully completed, you will earn not just superior performance but also a 10% bonus on the total budget. Believe in Fourge Software Engineering team's ability to transform concepts into scalable digital products that create real value for businesses like yours. Let's start building now!

@mak94pk

Implementaré el agente IA personalizado con memoria persistente en la estación de trabajo RTX 5070 según su Documento Maestro de Diseño. El primer paso será instalar Ollama y configurar la GPU para ejecutar el modelo LLM seleccionado, establecer la base de datos vectorial local (ChromaDB/FAISS/Qdrant) y cargar la personalidad “Kisuke”. Con la arquitectura en marcha, integraré los canales de mensajería, el módulo de envío de catálogo y la API móvil con STT/TTS. He implementado pipelines de automatización con LLM en n8n, lo que garantiza una integración fluida de procesos. El proyecto se completará en 21 días. ¿Cuál es el modelo LLM que desea usar con Ollama y la configuración de memoria que prefiere?

@temoberishvili

Hello, I see you're looking for someone to develop a versatile AI agent with local memory using Ollama and a database. Your goal seems to be creating an intelligent, responsive system that can handle various tasks effectively. I noticed you mentioned the need for predictive analytics and chatbot development. Could you clarify the specific functionalities you envision for the AI agent? Are there particular use cases you want to prioritize? To ensure smooth implementation, we could start with a discovery phase to outline the architecture and define the AI workflows. Following that, we can build a proof of concept to validate the core features before scaling up. I've built a few relevant systems in the past, like an internal CRM for a property agency, a regional booking platform for a tutoring company, and a React Native field-reporting app. Looking forward to your thoughts!

@carlosd178

Hola, He revisado cuidadosamente el proyecto de Kisuke y entiendo que la arquitectura y los protocolos ya están definidos; el trabajo consiste en implementar de forma sólida la infraestructura local, memoria persistente e integraciones, manteniendo la soberanía de los datos. Puedo trabajar con Ollama, modelos LLM locales, Python, Qdrant/ChromaDB, RAG, APIs, agentes de IA, STT/TTS y automatización de mensajería. Para Kisuke, estructuraría la memoria Activa/Histórica/Archivo como capas independientes con recuperación semántica y políticas de persistencia, aprovechando la RTX 5070 mediante Ollama. Cada agente tendría memoria, identidad, permisos y contexto aislados, compartiendo únicamente los servicios autorizados. Seguiría sus cuatro hitos: primero GPU + memoria + personalidad; después catálogo y logística; luego bot/API móvil con voz; y finalmente aislamiento Multi-Agente, pruebas y preparación del segundo agente. Tengo dos preguntas: • ¿El Documento Maestro especifica ya el modelo LLM y embeddings a utilizar? • ¿Qué plataforma de transporte y canal móvil desean integrar primero? Estoy disponible para comenzar inmediatamente y trabajar directamente sobre su especificación técnica. Saludos cordiales, Carlos.

@jonasdedzo

Hola, "AGENTE IA MULTIPROPÓSITO" - necesitas un agente local con memoria persistente que mantenga los datos privados y pueda automatizar atención comercial, envíos, comunicación móvil y voz. Puedo implementar Ollama sobre la RTX 5070, la memoria vectorial local con separación Activa, Histórica y Archivo, y una arquitectura preparada para mantener datos y conversaciones completamente locales. También puedo desarrollar las integraciones comerciales, gestión de catálogo y archivos multimedia, automatización de envíos, API o bot móvil, procesamiento STT/TTS y una estructura multiagente con identidades, memorias y permisos aislados. Trabajaré siguiendo el Documento Maestro de Diseño y validando cada hito con pruebas funcionales antes de avanzar al siguiente. Best regards Aleksandar .

@jazz78p

Hola, soy Leo Sarmiento, desarrollador especializado en agentes de IA, integración de LLMs y automatización con más de 18 años de experiencia en desarrollo y sistemas. Tu arquitectura está clara y me interesa: el corazón del proyecto es la memoria persistente local con soberanía total de datos —modelos sobre Ollama aprovechando la RTX 5070, y una memoria tríptica (activa, histórica, archivo) sobre una base vectorial (Qdrant o Chroma) donde la clave es el retrieval: qué recordar, cómo recuperarlo y cómo envejecer la memoria activa hacia el archivo sin perder trazabilidad—. Sobre esa base construyo el módulo comercial (consultas de catálogo con envío de imágenes/specs y agendamiento de despachos), el conector móvil (bot de Telegram/WhatsApp con STT/TTS para voz), y la estructura multi-agente con memorias, identidades y permisos aislados en la misma máquina. El protocolo de conducta (proactividad, límites de autorización, desacuerdo en 3 pasos) lo implemento según tu documento maestro. Me gusta el formato por hitos con escrow. Coordinemos para revisar el documento de diseño y arrancar por el Hito 1.

@longngoc2307

Perfect Match "LOCAL MULTI-AGENT AI WITH PERSISTENT MEMORY" - you need a fully local agent where the model, memory, conversations and business data stay on your RTX 5070 workstation. I’d structure the system around Ollama for local inference, Qdrant or ChromaDB for the three memory layers, and a modular service layer for catalog, messaging, shipping and voice integrations. Each agent would have isolated memory, identity and permissions so adding the second AI does not require rebuilding the core architecture. The important edge case is authorization. Customer conversations, catalog actions and shipping requests should not all have the same permission level. I’d enforce explicit tool permissions and approval rules so the agent can answer customers autonomously while sensitive actions such as dispatch creation follow the limits defined in your Master Design Document. I’d also test GPU resource usage, memory retrieval, agent isolation, failed integrations, voice processing and restart recovery at each milestone rather than waiting until the final stage. Can you provide the Master Design Document and confirm which messaging channel and shipping platform should be implemented first? Looking forward to work with you.

@mughiraaa

hi, i can build and deploy Kisuke as a fully local AI agent using Ollama and a local vector database, keeping the conversations and memory on your own workstation. i have experience with local LLMs, Ollama, RAG, vector databases, Python APIs, AI agents, STT, TTS and automation workflows. i can implement the Active, Historical and Archive memory structure, connect the commercial workflows, shipping automation and mobile messaging, then structure the system so additional agents can run with separate memory and permissions. i’ll follow your Master Design Document closely and build the milestones independently so each part can be tested before moving to the next. do you already have the Master Design Document ready to share, including the exact memory and behaviour protocols? let’s have a quick meeting to review the document and RTX 5070 setup before starting. Mughiraa

@bojans9

Hi, Bojan here, from Serbia. Building your AI system is doable; what matters most is answers people can trust, at a running cost that stays predictable. I'm a senior AI developer with 8+ years of experience working with AI Chatbot Development and AI Automation. The real challenge is trust: wrong answers, prompt injection and private data leaks all need handling before real users arrive. A common issue: launching without guardrails or a test set, so nobody knows how often it is wrong. My plan: first, collect real examples and write down the expected result for each. Then, build the LLM pipeline with guardrails and logging. Finally, score it against those examples and tune it before launch. I've done AI work before, so I check early for wrong answers and prompt injection. A few questions to better understand the scope: 1. Will users share personal data in chats? Then I mask it before it reaches the model and keep logs private. 2. Score each change on a fixed set of real questions? I'd recommend it, quality in numbers, not impressions. 3. Who asks the questions, customers or staff? Customers need a friendlier tone and stricter guardrails than staff. I can start right away. Happy to go over the details here in chat and suggest the best approach. Looking forward to hearing from you, Bojan

@darialc9

Hola, client — ⚡ Puedo implementar **Kisuke como un agente local y soberano**, conectando Ollama + GPU NVIDIA + memoria vectorial persistente y las integraciones comerciales/móviles sin trasladar conversaciones o datos sensibles a servicios externos. ⚡ Tengo más de 10 años en AI/LLM, Python, APIs, RAG, bases vectoriales, automatización y arquitectura de sistemas, y en mi proyecto más reciente construí un agente de IA con memoria, contexto y ejecución de workflows. Implementaría la memoria Activa/Histórica/Archivo con Qdrant/ChromaDB, estructuraría permisos e identidades aisladas para múltiples agentes, y conectaría catálogo, multimedia, envíos, Telegram/WhatsApp/web y STT/TTS mediante APIs robustas; también cuidaré límites de autorización, persistencia, recuperación ante fallos y pruebas end-to-end. Puedo seguir exactamente su Documento Maestro de Diseño y trabajar por los 4 hitos definidos, entregando una arquitectura limpia, reproducible y preparada para incorporar la segunda IA. Best regards, Darial

@sara0346

Hola, Puedo implementar la infraestructura de Kisuke siguiendo su Documento Maestro, con Ollama sobre la RTX 5070 y una base vectorial local como Qdrant/ChromaDB para separar memoria activa, histórica y archivo. También puedo desarrollar la capa de automatización comercial, catálogo multimedia, mensajería móvil, STT/TTS y una arquitectura multiagente con identidades, memorias y permisos aislados. Propongo trabajar exactamente por los 4 hitos indicados, realizando pruebas de memoria, privacidad, integraciones y recuperación ante errores en cada etapa. Mantendré los datos y conversaciones localmente y entregaré documentación para que el sistema pueda mantenerse y ampliarse posteriormente. ¿Puede compartir el Documento Maestro de Diseño para revisar la arquitectura, protocolos y reglas antes de comenzar el Hito 1? Saludos cordiales, Sara

@amadorjay

Hi there, The challenge here is not just deploying a local AI agent, but ensuring persistent memory functions effectively across various user interactions. Implementing a reliable database like ChromaDB or FAISS for triadic memory storage is crucial to maintain data sovereignty while integrating it with messaging platforms for seamless customer support. I can set up the GPU architecture and integrate the necessary APIs for mobile connectivity, including STT and TTS functionalities. To align with your objectives, could you clarify how you envision the interaction flow between the AI agent and the messaging channels? Looking forward to discussing the details in chat.

@rakhshanz3

With two decades under my belt in the AI and software development space, I am precisely the talent you're searching for to bring Kisuke to life. My background as a computer science professor and PhD in AI attests to my deep understanding of your requirements. As a former CTO at an AI startup, I have personally crafted advanced digital products quite like what you need. For instance, I've designed and implemented AI-powered voice agents and chatbots, AI-driven analytics platforms, and full stack SaaS applications with complex integrations - all while maintaining strict adherence to privacy protocols. Furthermore, I have a wealth of experience in creating APIs and connectors like the one you need for mobile connectivity with capabilities to send/receive messages images & notes and proactive notifications - not forgetting module processing voice. I'm equally adept at structuring infrastructure for multiple independent agents (like multi-agent system architecture you requested). So let's get started today!

@flmtechnology

Hola Dios te bendiga,mi nombre es Fray, y represento a FLM Technology, una empresa centrada en brindar soluciones tecnológicas integrales como la que estás buscando. Con gran experiencia en desarrollo de software y administración de sistemas, nuestro enfoque se ha centrado en la optimización digital y la automatización de procesos que mejoran la productividad en cada proyecto en el que trabajamos. Tu proyecto no es una excepción. Entendemos perfectamente los requerimientos técnicos clave de tu proyecto y te aseguramos que somos capaces de atenderlos con éxito. Desde la implementación de modelos locales utilizando herramientas como Ollama, hasta el diseño e instalción de una base de datos vectorial local, tenemos las habilidades necesarias para garantizar un funcionamiento eficiente y seguro. Además, sumaremos valor a tu proyecto con nuestra expertise en otros aspectos cohecidos para tí: automatización comercial y logística, conectividad móvil y voz; e infraestructura multi-agente. Nuestros servicios abarcan todo el ciclo, desde estructurar sistemas hasta configuraciones avanzadas. Multipliquemos el potencial productivo con Kisuke juntos! Considera a FLM Technology para tu proyecto ¡Juntos superaremos las expectativas!

@SkillCrafts

I understand you need a skilled AI Agent Developer to bring your "Kisuke" agent to life, leveraging a local LLM setup with Ollama, a vector database, and persistence. My experience building similar localized AI assistants, particularly those requiring robust memory management and integration of external data sources for context, aligns perfectly with your project goals. My technical approach will center on a robust, scalable architecture. I'll utilize Ollama for local LLM inference, ensuring efficient processing on your RTX 5070. For persistent memory, I propose integrating ChromaDB or FAISS, depending on specific performance needs and data volume, to manage embeddings and facilitate rapid retrieval. The plan involves setting up the core agent logic, integrating the vector database for RAG, and establishing efficient data ingestion pipelines. To ensure alignment, could you elaborate on the expected frequency and volume of data ingestion into the vector database? Also, what are the primary use cases or interaction patterns you envision for "Kisuke"? I'm eager to discuss how my expertise can accelerate the development of your intelligent agent.

@MuhammadUzair16

Hola, soy ingeniero de software con más de 16 años de experiencia y amplia trayectoria desarrollando sistemas de IA, automatización, APIs e infraestructura local segura. Puedo implementar Kisuke siguiendo su Documento Maestro, manteniendo la soberanía total de los datos y una arquitectura preparada para crecer. Trabajaría por los cuatro hitos propuestos: configuración de Ollama optimizada para la RTX 5070 y memoria persistente con base vectorial; integración del catálogo, multimedia y logística; acceso móvil con mensajería y módulos STT/TTS; y aislamiento de identidades, permisos y memorias para múltiples agentes. También incluiría pruebas funcionales, documentación y criterios claros de aceptación para cada entrega. Antes de comenzar, me gustaría revisar el Documento Maestro y confirmar qué canal de mensajería y plataformas de transporte deben integrarse, ya que sus APIs y requisitos de aprobación pueden afectar el alcance. Mi oferta corresponde a la implementación del alcance descrito y puedo priorizar una primera versión operativa dentro del plazo indicado. Por favor, contácteme para discutir los detalles.